基于支持向量機的GIS變電站電氣一次設備狀態(tài)評估.pdf

1、隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展，電壓等級不斷升高，電力系統(tǒng)對穩(wěn)定性的要求日益提高。電力設備運行狀態(tài)良好與否將直接關系到整個電力系統(tǒng)運行的可靠性。及時進行電力設備狀態(tài)評估是發(fā)現(xiàn)設備故障的前提，避免事故擴大的重要手段。電力變壓器是電力系統(tǒng)樞紐設備，其運行狀態(tài)評估的重要性不言而喻；氣體絕緣組合電器(GIS)具有占地面積小，可靠性高等特點，隨著城市的發(fā)展，GIS 在變電站的應用越來越廣泛，因此，保證GIS 正常穩(wěn)定的運行，才能使GIS 設備發(fā)揮更大的作

2、用。
　　 本文分析了變壓器運行狀態(tài)與油中溶解氣體的對應關系，選取溶解氣體中的H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2 五種氣體含量作為評價指標，將變壓器狀態(tài)劃分為五個等級。提出了一種基于改進PSO 優(yōu)化SVM 參數(shù)的變壓器狀態(tài)評估模型(PSO-SVM)，并結合現(xiàn)場實際試驗數(shù)據(jù)進行了實例分析，驗證了基于改進的PSO-SVM 變壓器狀態(tài)評估方法具有較高的評估準確度。
　　 本文介紹了GIS 運行狀態(tài)中常見的幾種缺陷以及相

3、對應的缺陷特征。提取放電信號中7 種時域參數(shù)作為評估特征量。在PSO-SVM的基礎上提出了利用AdaBoost 提升支持向量機分類算法的評估模型(AdaBoost-SVM)。根據(jù)超高頻(UHF)法檢測獲得的局部放電信號，將GIS 運行狀態(tài)劃分為正常和故障兩種，正常狀態(tài)又分為良好和注意，故障狀態(tài)分為自由移動金屬顆粒，高壓導體表面突起針尖，浮動電極，絕緣子表面金屬顆粒，絕緣子氣隙等五種。基于AdaBoost-SVM算法的GIS 評估模型能準